- Titel
- Processing large amounts of time-lapse imagery for geomorphic research
- Untertitel
- an AI-based approach
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-986816
- Konferenz
- 5th Virtual Geoscience Conference. Dresden, 21. - 22. September 2023
- Quellenangabe
- VGC 2023 - Unveiling the dynamic Earth with digital methods
Herausgeber: Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie
Herausgeber: Technische Universität Dresden
Erscheinungsort: Dresden
Erscheinungsjahr: 2023
Seiten: 126-127 - Erstveröffentlichung
- 2023
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.216
- Abstract (EN)
- Fixed monoscopic webcams or time-lapse cameras can capture geomorphic processes at high temporal resolution and operate independently in remote areas. In the European Alps, the availability of extensive and diverse datasets from such cameras, spanning a decade or more (KUMMERT, DELALOYE, & BRAILLARD, 2018), make them an ideal and cost-effective tool for studying various geomorphic processes. These datasets are crucial for validating process-based models and gaining comprehensive insights into the drivers of mountain sediment transfers.
- Freie Schlagwörter (EN)
- Artificial Intelligence (AI), Time-lapse camera, Automatic image processing, Climate change, Ero-sion processes, mountain geomorphology
- Klassifikation (DDC)
- 550
- Klassifikation (RVK)
- RB 10081
- Herausgeber (Institution)
- Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie, Freiberg
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-986816
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.08.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0